...CEO:AI的核心问题在于如何更有效、更灵活地转换数据

02他认为,数据治理和易用性是Snowflake在人工智能领域的核心优势,使客户能够更轻松地访问和操作数据。03Ramaswamy指出,尽管GPT4等先进模型具有潜力,但实际应用中需要考虑召回率和准确性之间的权衡。04此外,他期待未来五到十年内,AI能够作为一种工具,帮助人类编码思维,捕捉现实世界中行动的能力。以上内容由腾讯混元...

OceanBase客户数破2000家,首批分布式数据库通过安全测试,撑起蚂蚁...

三、AIAgent的数据底座,可理解并执行复杂语义OceanBase将其一体化数据库视作AI时代的数据底座,旨在让AI技术像数据库一样通用。目前,AI技术已渗透该公司数据库的开发、运维、诊断等环节。如果用不同的数据库处理不同类型的数据,这通常存在研发成本高、传输过程复杂、查询路径繁琐等弊端。杨传辉称,在通用数据库中集...

原来,管理可以更“美的”——向美的学管理的“12条举措

中小企业可以通过数据分析和精细化管理工具优化采购、物流等环节,提高周转率并确保供应链安全。2.2要数据化运营,不要单凭经验决策美的在管理上始终推行数据化运营,用数据驱动决策。数据化让美的在全球经济波动中能更好地预测市场需求,从而进行灵活调整。例如,美的集团海外电商业务在亚马逊会员日销售额同比增长35%以上,...

营销数字化的“三大纪律八项注意”!

数据资产化是将第一阶段的数据转化为可衡量、可交易的资产,此阶段的核心是算法,在于以用户资产(用户ID)为中心的各类业务数据为算力,必须对用户自动自发创造出来的“活数据”通过算法模型进行清洗、梳理、分析;一切数据资产化是基于规范化的系统架构(数据排序层、融合过滤层、召回层、数据存储层、计算平台层、数据源等...

谈谈机器人创业圈子里的鄙视链

多位行业人士向智能涌现表示,语言大模型的数据量越大,反而更容易产生“幻觉”,干扰任务执行。“语言大模型和机器人落地一点关系都没有,区域任务上的成功率,惨不忍睹!”而前述具身智能大脑公司创始人表示,目前国内没有一个团队真正从机器人出发,去做适配具身智能的大模型。

数据库老炮逐浪AI和国产化:DBA永远无法被替代

在数据库领域,掌握一种数据库后,转学其他数据库通常会更加容易(www.e993.com)2024年11月29日。无论是集中式还是分布式,拥有深入的数据库知识,可以帮助您更快地适应新的数据库系统,从而加速个人的成长和学习速度。Q&AQ1:作为DBA,如何学习和使用AI,为自己的能力加持?今后的职场上更加需要怎样的复合型人才?

对话宝洁:百尺竿头后的数字化思考

所以我们把数据产品的关注点,从中高层慢慢地往往执行层去走,赋能我们整个业务运作。究其原因是因为到现在这个阶段,大多数显性的业务问题已经被数字化赋能了。那么进一步挖掘出更大的价值,关键在于数据,就是让数据整合、流动起来和更易用,也更容易被大家用起来,来解决他们日常的业务问题。

元宇宙聊天室|人形机器人何时实现规模化?

季超:人形机器人的概念其实在几十年前就已经提出来。具身智能最大的两个特点,一是知行合一,二是让机器人用通用的方式来执行不同的任务、场景。在这个过程中,具身智能和人形机器人结合,我们更愿意称为未来的具身通用机器人,来执行较为复杂的任务。不过,我们需要区分两个概念,工业机器人或专用机器人和通用机器人...

对话大卓智能 CEO 谷俊丽:科技圈对汽车的难度估计有些理想化

张鹏:所以关键是要吸引最大的市场,特别是C端市场,因为这个市场更广阔,而且随着销量增加,数据等方面也会变得更加丰富。如果一开始就专注于一个小市场,即使是在L4级别,技术上也会面临很多困难?谷俊丽:是的,你很难进行扩展。商业上,ToB市场本身非常碎片化,很难快速将其规模化。

DB 大咖对话 | 数据要素与人工智能对我国数据库技术和产业的影响

姜春宇:第一,我认为云原生能力将继续发展,云厂商的数据库将提供更极致的弹性和性能,这是数据库技术发展的一个持续趋势;第二,智能化趋势日益显著,AI大模型的崛起对传统的IT架构、数据架构和业务架构产生了深远的影响,面向AI的数据库将在未来扮演重要角色。例如,向量数据库和多模态数据管理的兴起以及交互方式的...